Moderator
Ngày nay, tự động hóa công nghiệp đang phổ biến hầu hết các ngành công nghiệp. Sẽ không ngạc nhiên nếu phần lớn giới trí thức công nghiệp đã bắt đầu xem xét triển vọng của nông nghiệp chính xác, sản xuất thông minh hoặc y học kỹ thuật số. Và những ngành này, bao gồm cả ô tô, không phải là người mới làm quen với các công nghệ tự động hóa như Trí tuệ nhân tạo (AI) hoặc máy học.
Bài phát biểu gần đây của người khổng lồ ô tô Tesla, Giám đốc điều hành Elon Musk về việc sử dụng AI cấp độ 5 và robot trong ô tô đã làm rõ một điều: những bước nhảy vọt trong tự động hóa và robot hiện tại thực sự đang gây ra những làn sóng chấn động và đưa các ngành của chúng ta vào tương lai mở ra một cuộc cách mạng công nghiệp mới. Tất nhiên, bất kỳ tuyên bố nào về việc Skynet biến thành hiện thực hoặc robot tiếp quản mọi công việc của chúng ta đều có thể được coi là cường điệu hóa vào thời điểm này.
Tuy nhiên, đi sâu vào những kết quả tích cực của những tiến bộ hiện tại trong khi đặt một chân vào thực tế, là điều cần thiết để ngăn chặn bất kỳ cơn đại hồng thủy nào có thể xảy ra từ sự gắn kết giữa tự động hóa với ô tô, chẳng hạn như chiến tranh thế giới giữa các quốc gia cạnh tranh. Robot cộng tác, cánh tay robot và Internet of Things kết hợp với AI đã và đang sản xuất một phần lớn khung ô tô, tàu điện và các chi tiết khác ở một số công ty, tiết kiệm một số phụ tùng đơn giản hơn mà nhân công con người có thể làm được.
Hiện đang lan rộng khắp ngành công nghiệp ô tô, robot đang xử lý ngay cả những nhiệm vụ sản xuất phức tạp nhất và hoàn thành chúng nhanh hơn gấp nhiều lần so với sự tham gia trực tiếp của con người. Người máy tiên tiến, kết hợp với công nghệ tự động hóa và mô-đun học tập, đang thực hiện các công việc với độ chính xác cao hơn bao giờ hết và tăng năng suất công nghiệp. Mặc dù phần lớn công nghệ robot như AI hoặc IoT đang ở giai đoạn sơ khai, nhưng nó vẫn là một bước nhảy vọt lớn so với những gì các ngành công nghiệp của chúng ta đã có cho đến cuối những năm 1980. Hầu như không thể liệt kê ra một danh sách đầy đủ tất cả những kỳ quan hấp dẫn xuất phát từ những bộ óc xuất chúng, cần cù nhất trong ngành.
Dưới đây là bốn công nghệ tự động hóa tiên tiến nhất được sử dụng trong ngành công nghiệp ô tô:
Nhu cầu về những chiếc ô tô an toàn hơn, đáng tin cậy hơn và mạnh mẽ hơn để biện minh cho mức giá đang thúc đẩy các nhà sản xuất ô tô áp dụng phương pháp kiểm tra máy móc. Và Machine Vision (MV) giúp họ thực hiện nhu cầu này bằng cách cung cấp phương pháp kiểm tra máy tự động bên trong.
Và Ô tô là một trong những ngành công nghiệp sớm nhất đã áp dụng MV để thực hiện kiểm tra và phân tích tự động dựa trên hình ảnh để kiểm tra tự động, kiểm soát quá trình và hướng dẫn rô bốt. Còn được gọi là “tầm nhìn máy tính”, MV là mẹ của một số lượng lớn các công nghệ cao cấp, các sản phẩm phần mềm và phần cứng, hệ thống tích hợp và tất nhiên, chuyên môn.
Công nghệ này hoạt động như con mắt của quá trình sản xuất ô tô bằng cách sử dụng các quy trình hình ảnh bao gồm hình ảnh thông thường, hình ảnh hyperspectral, hình ảnh hồng ngoại, hình ảnh quét đường, hình ảnh 3D bề mặt và hình ảnh X-quang.
Máy ảnh thông minh hoặc cảm biến thông minh với bộ lấy khung được sử dụng cùng với các giao diện như Camera Link hoặc CoaXPress (hoặc giao diện tùy chỉnh) để ghi lại hoặc chụp ảnh bề mặt cần kiểm tra. Máy ảnh kỹ thuật số có khả năng kết nối trực tiếp với máy tính thông qua giao diện FireWire, USB hoặc Gigabit Ethernet cũng được một số công ty sử dụng.
Các camera này ghi lại hình ảnh bề mặt của bộ phận ô tô cần kiểm tra (ví dụ: thân hoặc cánh tản nhiệt của động cơ). Và những hình ảnh này sau đó được phân tích và xử lý bằng phần mềm phân tích chuyên dụng, phần mềm này hầu hết sử dụng nguyên lý Phân tích phần tử hữu hạn trong quá trình làm việc của chúng. MV giúp các hãng xe tiết kiệm chi phí, hợp lý về mặt giá cả và vươn lên trở thành đối thủ cạnh tranh mạnh mẽ.
National Instruments, Microscans Cognex, Datalogic, Optotune và ViDi Systems là một số công ty hàng đầu có hệ thống Vision được các nhà sản xuất ô tô lớn ưa chuộng.
Robot cộng tác – Cobot
Nói chung được gọi là Cobots, chúng thường bị nhầm lẫn với robot cộng tác với con người. Mặc dù điều đó đúng một phần, nhưng Cobots là những robot hoạt động độc lập mà không cần con người xâm phạm không gian làm việc của chúng.
Một cobot sử dụng học máy để tạm dừng tất cả các hoạt động của nó khi một nhân viên con người vào không gian của nó.
Vậy tại sao chúng được gọi là Collaborative mặc dù chức năng của chúng trái ngược nhau? Cobots thực sự giúp các kỹ thuật viên của con người bằng cách xử lý một phần lớn công việc. Khi một công việc nhất định yêu cầu nhiều chức năng được thực hiện cùng một lúc, cobot sẽ cho phép người lao động làm việc trên đó và sau đó sẽ tắt khi công việc của người đó hoàn thành. Tuy nhiên, không phải tất cả các Cobots đều được tạo ra như nhau. Một số được thiết kế để dừng lại trong khi số khác thì không.
Theo ISO 10218, có bốn loại Cobots dựa trên các chức năng – Dừng được giám sát an toàn, Hướng dẫn bằng tay, Giám sát tốc độ & tách biệt và robot giới hạn lực & lực.
Universal Robots, Rethink Robotics, KUKA, ABB Yumi, F&P Robotics và Fanuc là một số công ty lớn chuyên thiết kế, sản xuất và cung cấp Cobots. KUKA và Universal Robots hiện đang được cung cấp cho các công ty ô tô như Tesla để chế tạo ô tô, rô bốt chế tạo ô tô và cả dây chuyền lắp ráp. Sử dụng Cobots trong những môi trường như vậy có thể đưa các nhà sản xuất ô tô đi trước nhiều năm ánh sáng trong cuộc đua về tốc độ và năng suất trong sản xuất.
Trí tuệ nhân tạo cho xe ô tô không người lái / xe tự lái
Hệ thống Trí tuệ nhân tạo được định nghĩa là “bất kỳ hệ thống nào nhận thức được môi trường của nó và thực hiện các hành động nhằm tối đa hóa cơ hội thành công của nó ở một số mục tiêu”. Và điều này đúng với những chiếc ô tô không người lái hoặc ô tô tự lái hoặc ô tô tự lái đang được nghiên cứu sử dụng nhiều cấp độ trí tuệ nhân tạo khác nhau. Quay trở lại với Elon Musk, Tesla của dreadnought đã phát triển phần cứng xe hơi không người lái của riêng mình có tên Autopilot hiện đang được sử dụng trên tất cả các mẫu xe Tesla. Và trớ trêu thay, Musk, theo báo cáo, muốn tự động hóa Cấp độ 5 trong tất cả các mẫu xe Tesla.
Trí tuệ nhân tạo trên ô tô hoạt động bằng cách đầu tiên tạo và lưu trữ bản đồ nội bộ của môi trường xung quanh (đường phố, địa phương hoặc khu vực) bằng cách sử dụng các cảm biến thông minh như radar, sonar và / hoặc laser.
Sau đó, nó xử lý các đầu vào này, vạch ra quỹ đạo hợp lý nhất và gửi các chỉ dẫn đến các bộ truyền động của xe để điều khiển gia tốc, phanh và lái. Các giao thức lái xe được mã hóa, thuật toán tránh chướng ngại vật, mô hình dự đoán và phân biệt đối tượng thông minh (tức là biết sự khác biệt giữa xe đạp và xe máy) giúp xe tuân thủ các quy tắc giao thông và điều hướng các chướng ngại vật trong quá khứ.
Các công ty lớn như NVIDIA và Bosch đang đóng vai trò chính trong việc phát triển và cải thiện Học sâu hoặc Học máy để cải thiện AI.
Điện toán nhận thức trong Ô tô được kết nối IoT
Điện toán nhận thức (CC) là nền tảng công nghệ dựa trên trí tuệ nhân tạo và xử lý tín hiệu. Các nền tảng này bao gồm và sử dụng học máy, lý luận, xử lý ngôn ngữ của con người, lời nói và đối tượng, tương tác giữa con người với máy tính, tạo hội thoại và tường thuật, cùng những thứ khác.
Trong khi ô tô được kết nối là những phương tiện sử dụng internet để kết nối và giao tiếp với nhau nhằm xây dựng một giao thông an toàn, dễ dàng, không gây cản trở. Một số công ty như IBM (Watson AI) và BMW đang kết hợp CC và IoT để phát minh ra những chiếc xe tự hành giao tiếp với nhau trong khi nhận ra và liên kết các kiểu lái xe với phản ứng cảm xúc của người lái xe trong tất cả các tình huống có thể xảy ra (chẳng hạn như áp dụng phanh thời điểm trước khi va chạm để tránh tai nạn).
Những chiếc xe này sẽ được chứng minh là tiên tiến hơn nhiều so với những chiếc xe không người lái nếu công nghệ này được thử nghiệm và nhân rộng thành công. Một ví dụ về nền tảng IoT là ThingWorx, trên đó các nhà sản xuất ô tô có thể phát triển dịch vụ dựa trên đám mây để kết nối với các thiết bị và phương tiện OBDII từ xa, quản lý dữ liệu chẩn đoán và hành vi lái xe của xe, tích hợp dữ liệu với các hệ thống doanh nghiệp và phát triển phương tiện kết nối sáng tạo mới các ứng dụng.
Sự kết hợp của các nền tảng chéo này có thể một ngày nào đó có thể loại bỏ hoàn toàn tai nạn và cứu sống.
Phần kết luận
4 công nghệ tự động hóa hàng đầu được sử dụng trong ngành công nghiệp ô tô này cùng những công nghệ khác đang mở ra một thời kỳ phục hưng mới với robot và trí tuệ nhân tạo làm trọng tâm của nó.
Tuy nhiên, những nỗi sợ hãi được thể hiện bởi những người như Musk, Stephen Hawking, Bill Gates và một số nhà công nghệ và nhà khoa học khác không thể được giải tỏa vì chúng có giá trị, nếu không hoàn toàn là hypebol.
Con đường phía trước phải được mở bằng trách nhiệm và những quy định nặng nề sẽ tạo ra một tương lai an toàn, dễ dàng hơn, tạo điều kiện cho con người thay vì tước đi cơ hội của họ hoặc sa vào chiến tranh và đau khổ.
Bài phát biểu gần đây của người khổng lồ ô tô Tesla, Giám đốc điều hành Elon Musk về việc sử dụng AI cấp độ 5 và robot trong ô tô đã làm rõ một điều: những bước nhảy vọt trong tự động hóa và robot hiện tại thực sự đang gây ra những làn sóng chấn động và đưa các ngành của chúng ta vào tương lai mở ra một cuộc cách mạng công nghiệp mới. Tất nhiên, bất kỳ tuyên bố nào về việc Skynet biến thành hiện thực hoặc robot tiếp quản mọi công việc của chúng ta đều có thể được coi là cường điệu hóa vào thời điểm này.
Tuy nhiên, đi sâu vào những kết quả tích cực của những tiến bộ hiện tại trong khi đặt một chân vào thực tế, là điều cần thiết để ngăn chặn bất kỳ cơn đại hồng thủy nào có thể xảy ra từ sự gắn kết giữa tự động hóa với ô tô, chẳng hạn như chiến tranh thế giới giữa các quốc gia cạnh tranh. Robot cộng tác, cánh tay robot và Internet of Things kết hợp với AI đã và đang sản xuất một phần lớn khung ô tô, tàu điện và các chi tiết khác ở một số công ty, tiết kiệm một số phụ tùng đơn giản hơn mà nhân công con người có thể làm được.
Hiện đang lan rộng khắp ngành công nghiệp ô tô, robot đang xử lý ngay cả những nhiệm vụ sản xuất phức tạp nhất và hoàn thành chúng nhanh hơn gấp nhiều lần so với sự tham gia trực tiếp của con người. Người máy tiên tiến, kết hợp với công nghệ tự động hóa và mô-đun học tập, đang thực hiện các công việc với độ chính xác cao hơn bao giờ hết và tăng năng suất công nghiệp. Mặc dù phần lớn công nghệ robot như AI hoặc IoT đang ở giai đoạn sơ khai, nhưng nó vẫn là một bước nhảy vọt lớn so với những gì các ngành công nghiệp của chúng ta đã có cho đến cuối những năm 1980. Hầu như không thể liệt kê ra một danh sách đầy đủ tất cả những kỳ quan hấp dẫn xuất phát từ những bộ óc xuất chúng, cần cù nhất trong ngành.
Dưới đây là bốn công nghệ tự động hóa tiên tiến nhất được sử dụng trong ngành công nghiệp ô tô:
- Máy với công nghệ hình ảnh
- Robot cộng tác
- Trí tuệ nhân tạo cho xe ô tô không người lái / xe tự lái
- Điện toán nhận thức trong Ô tô được kết nối IoT
Nhu cầu về những chiếc ô tô an toàn hơn, đáng tin cậy hơn và mạnh mẽ hơn để biện minh cho mức giá đang thúc đẩy các nhà sản xuất ô tô áp dụng phương pháp kiểm tra máy móc. Và Machine Vision (MV) giúp họ thực hiện nhu cầu này bằng cách cung cấp phương pháp kiểm tra máy tự động bên trong.
Và Ô tô là một trong những ngành công nghiệp sớm nhất đã áp dụng MV để thực hiện kiểm tra và phân tích tự động dựa trên hình ảnh để kiểm tra tự động, kiểm soát quá trình và hướng dẫn rô bốt. Còn được gọi là “tầm nhìn máy tính”, MV là mẹ của một số lượng lớn các công nghệ cao cấp, các sản phẩm phần mềm và phần cứng, hệ thống tích hợp và tất nhiên, chuyên môn.
Công nghệ này hoạt động như con mắt của quá trình sản xuất ô tô bằng cách sử dụng các quy trình hình ảnh bao gồm hình ảnh thông thường, hình ảnh hyperspectral, hình ảnh hồng ngoại, hình ảnh quét đường, hình ảnh 3D bề mặt và hình ảnh X-quang.
Máy ảnh thông minh hoặc cảm biến thông minh với bộ lấy khung được sử dụng cùng với các giao diện như Camera Link hoặc CoaXPress (hoặc giao diện tùy chỉnh) để ghi lại hoặc chụp ảnh bề mặt cần kiểm tra. Máy ảnh kỹ thuật số có khả năng kết nối trực tiếp với máy tính thông qua giao diện FireWire, USB hoặc Gigabit Ethernet cũng được một số công ty sử dụng.
Các camera này ghi lại hình ảnh bề mặt của bộ phận ô tô cần kiểm tra (ví dụ: thân hoặc cánh tản nhiệt của động cơ). Và những hình ảnh này sau đó được phân tích và xử lý bằng phần mềm phân tích chuyên dụng, phần mềm này hầu hết sử dụng nguyên lý Phân tích phần tử hữu hạn trong quá trình làm việc của chúng. MV giúp các hãng xe tiết kiệm chi phí, hợp lý về mặt giá cả và vươn lên trở thành đối thủ cạnh tranh mạnh mẽ.
National Instruments, Microscans Cognex, Datalogic, Optotune và ViDi Systems là một số công ty hàng đầu có hệ thống Vision được các nhà sản xuất ô tô lớn ưa chuộng.
Robot cộng tác – Cobot
Nói chung được gọi là Cobots, chúng thường bị nhầm lẫn với robot cộng tác với con người. Mặc dù điều đó đúng một phần, nhưng Cobots là những robot hoạt động độc lập mà không cần con người xâm phạm không gian làm việc của chúng.
Một cobot sử dụng học máy để tạm dừng tất cả các hoạt động của nó khi một nhân viên con người vào không gian của nó.
Vậy tại sao chúng được gọi là Collaborative mặc dù chức năng của chúng trái ngược nhau? Cobots thực sự giúp các kỹ thuật viên của con người bằng cách xử lý một phần lớn công việc. Khi một công việc nhất định yêu cầu nhiều chức năng được thực hiện cùng một lúc, cobot sẽ cho phép người lao động làm việc trên đó và sau đó sẽ tắt khi công việc của người đó hoàn thành. Tuy nhiên, không phải tất cả các Cobots đều được tạo ra như nhau. Một số được thiết kế để dừng lại trong khi số khác thì không.
Theo ISO 10218, có bốn loại Cobots dựa trên các chức năng – Dừng được giám sát an toàn, Hướng dẫn bằng tay, Giám sát tốc độ & tách biệt và robot giới hạn lực & lực.
Universal Robots, Rethink Robotics, KUKA, ABB Yumi, F&P Robotics và Fanuc là một số công ty lớn chuyên thiết kế, sản xuất và cung cấp Cobots. KUKA và Universal Robots hiện đang được cung cấp cho các công ty ô tô như Tesla để chế tạo ô tô, rô bốt chế tạo ô tô và cả dây chuyền lắp ráp. Sử dụng Cobots trong những môi trường như vậy có thể đưa các nhà sản xuất ô tô đi trước nhiều năm ánh sáng trong cuộc đua về tốc độ và năng suất trong sản xuất.
Trí tuệ nhân tạo cho xe ô tô không người lái / xe tự lái
Hệ thống Trí tuệ nhân tạo được định nghĩa là “bất kỳ hệ thống nào nhận thức được môi trường của nó và thực hiện các hành động nhằm tối đa hóa cơ hội thành công của nó ở một số mục tiêu”. Và điều này đúng với những chiếc ô tô không người lái hoặc ô tô tự lái hoặc ô tô tự lái đang được nghiên cứu sử dụng nhiều cấp độ trí tuệ nhân tạo khác nhau. Quay trở lại với Elon Musk, Tesla của dreadnought đã phát triển phần cứng xe hơi không người lái của riêng mình có tên Autopilot hiện đang được sử dụng trên tất cả các mẫu xe Tesla. Và trớ trêu thay, Musk, theo báo cáo, muốn tự động hóa Cấp độ 5 trong tất cả các mẫu xe Tesla.
Trí tuệ nhân tạo trên ô tô hoạt động bằng cách đầu tiên tạo và lưu trữ bản đồ nội bộ của môi trường xung quanh (đường phố, địa phương hoặc khu vực) bằng cách sử dụng các cảm biến thông minh như radar, sonar và / hoặc laser.
Sau đó, nó xử lý các đầu vào này, vạch ra quỹ đạo hợp lý nhất và gửi các chỉ dẫn đến các bộ truyền động của xe để điều khiển gia tốc, phanh và lái. Các giao thức lái xe được mã hóa, thuật toán tránh chướng ngại vật, mô hình dự đoán và phân biệt đối tượng thông minh (tức là biết sự khác biệt giữa xe đạp và xe máy) giúp xe tuân thủ các quy tắc giao thông và điều hướng các chướng ngại vật trong quá khứ.
Các công ty lớn như NVIDIA và Bosch đang đóng vai trò chính trong việc phát triển và cải thiện Học sâu hoặc Học máy để cải thiện AI.
Điện toán nhận thức trong Ô tô được kết nối IoT
Điện toán nhận thức (CC) là nền tảng công nghệ dựa trên trí tuệ nhân tạo và xử lý tín hiệu. Các nền tảng này bao gồm và sử dụng học máy, lý luận, xử lý ngôn ngữ của con người, lời nói và đối tượng, tương tác giữa con người với máy tính, tạo hội thoại và tường thuật, cùng những thứ khác.
Trong khi ô tô được kết nối là những phương tiện sử dụng internet để kết nối và giao tiếp với nhau nhằm xây dựng một giao thông an toàn, dễ dàng, không gây cản trở. Một số công ty như IBM (Watson AI) và BMW đang kết hợp CC và IoT để phát minh ra những chiếc xe tự hành giao tiếp với nhau trong khi nhận ra và liên kết các kiểu lái xe với phản ứng cảm xúc của người lái xe trong tất cả các tình huống có thể xảy ra (chẳng hạn như áp dụng phanh thời điểm trước khi va chạm để tránh tai nạn).
Những chiếc xe này sẽ được chứng minh là tiên tiến hơn nhiều so với những chiếc xe không người lái nếu công nghệ này được thử nghiệm và nhân rộng thành công. Một ví dụ về nền tảng IoT là ThingWorx, trên đó các nhà sản xuất ô tô có thể phát triển dịch vụ dựa trên đám mây để kết nối với các thiết bị và phương tiện OBDII từ xa, quản lý dữ liệu chẩn đoán và hành vi lái xe của xe, tích hợp dữ liệu với các hệ thống doanh nghiệp và phát triển phương tiện kết nối sáng tạo mới các ứng dụng.
Sự kết hợp của các nền tảng chéo này có thể một ngày nào đó có thể loại bỏ hoàn toàn tai nạn và cứu sống.
Phần kết luận
4 công nghệ tự động hóa hàng đầu được sử dụng trong ngành công nghiệp ô tô này cùng những công nghệ khác đang mở ra một thời kỳ phục hưng mới với robot và trí tuệ nhân tạo làm trọng tâm của nó.
Tuy nhiên, những nỗi sợ hãi được thể hiện bởi những người như Musk, Stephen Hawking, Bill Gates và một số nhà công nghệ và nhà khoa học khác không thể được giải tỏa vì chúng có giá trị, nếu không hoàn toàn là hypebol.
Con đường phía trước phải được mở bằng trách nhiệm và những quy định nặng nề sẽ tạo ra một tương lai an toàn, dễ dàng hơn, tạo điều kiện cho con người thay vì tước đi cơ hội của họ hoặc sa vào chiến tranh và đau khổ.